ฟังก์ชันตัวเลขที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง

1. np.array(): ฟังก์ชันนี้ใช้เพื่อสร้างอาร์เรย์ NumPy ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): มีการใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ เพื่อสร้างอาร์เรย์ที่เต็มไปด้วยค่าศูนย์ หนึ่ง หรือค่าสุ่ม ซึ่งมักใช้สำหรับการเริ่มต้นพารามิเตอร์โมเดลหรือสร้างข้อมูลสังเคราะห์

3. np.linspace(), np.logspace(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อสร้างอาร์เรย์ของค่าที่เว้นระยะเท่ากัน ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น วิศวกรรมคุณลักษณะหรือการแสดงภาพ

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อจัดการรูปร่างและขนาดของอาร์เรย์ ซึ่งมักจำเป็นเมื่อ การทำงานกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อรวมหลายอาร์เรย์ ตามแกนต่างๆ ซึ่งอาจมีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น วิศวกรรมคุณลักษณะหรือการเพิ่มข้อมูล

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อคำนวณทางสถิติพื้นฐาน คุณสมบัติของอาร์เรย์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและวิศวกรรมคุณลักษณะ

7. np.dot(), np.matmul(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อทำการคูณเมทริกซ์ ซึ่งเป็นการดำเนินการพื้นฐานในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายๆ ตัว

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อดำเนินการพีชคณิตเชิงเส้น เช่น การผกผันของเมทริกซ์ การสลายตัวของค่าลักษณะเฉพาะ และการสลายตัวของค่าเอกพจน์ ซึ่งมีความสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับงานต่างๆ เช่น การลดขนาดและการปรับโมเดลให้เหมาะสม

9. np.argmax(), np.argsort(): ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้เพื่อค้นหาดัชนีของค่าสูงสุดหรือค่าที่เรียงลำดับแล้วในอาร์เรย์ ซึ่งอาจมีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่หรือการจัดอันดับ .

10. np.where(): ฟังก์ชันนี้ใช้เพื่อใช้ตรรกะแบบมีเงื่อนไขกับอาร์เรย์ ซึ่งอาจมีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น วิศวกรรมคุณลักษณะหรือการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของฟังก์ชัน NumPy จำนวนมากที่มักใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง ฟังก์ชั่นเฉพาะที่ใช้จะขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะและข้อกำหนดของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้

การอ้างอิง:
[1] https://madewithml.com/courses/foundations/numpy/
[2] https://faculty.washington.edu/otoomet/machinelearning-py/numpy-and-pandas.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=gnKbAAVUzro
[4] https://www.naukri.com/code360/library/important-numpy-functions-for-ml
[5] https://becominghuman.ai/an-essential-guide-to-numpy-for-machine-learning-in-python-5615e1758301?gi=adb6aadca980

dot product ของ NumPy แตกต่างจากการคูณเมทริกซ์ในไลบรารีอื่นอย่างไร

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างฟังก์ชัน `np.dot()` ของ NumPy และการคูณเมทริกซ์ในไลบรารีอื่นคือ:

1. มิติข้อมูล:
- `np.dot()` สามารถจัดการอาร์เรย์ที่มีขนาดต่างกัน โดยดำเนินการที่แตกต่างกันตามรูปร่างอินพุต
- สำหรับอาร์เรย์ 1D นั้น `np.dot()` จะคำนวณผลคูณภายใน
- สำหรับอาร์เรย์ 2 มิติ `np.dot()` จะคำนวณการคูณเมทริกซ์
- สำหรับอาร์เรย์มิติที่สูงกว่า `np.dot()` จะดำเนินการผลรวมบนแกนสุดท้ายของอาร์กิวเมนต์แรกและแกนที่สองถึงสุดท้ายของอาร์กิวเมนต์ที่สอง

2. ประสิทธิภาพ:
- `np.dot()` ของ NumPy ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดและใช้ไลบรารี BLAS (โปรแกรมย่อย Basic Linear Algebra) ที่มีประสิทธิภาพภายใต้ประทุน ทำให้ทำงานได้เร็วมาก
- ไลบรารีอื่นๆ อาจไม่มีการเพิ่มประสิทธิภาพในระดับเดียวกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเมทริกซ์ขนาดใหญ่หรืออาร์เรย์มิติสูง

3. ไวยากรณ์:
- ใน Python 3.5 และใหม่กว่า โอเปอเรเตอร์ `@` สามารถใช้สำหรับการคูณเมทริกซ์ได้ ซึ่งใช้งานง่ายและกระชับกว่าการเรียก `np.dot()`
- ไลบรารีอื่นๆ อาจมีไวยากรณ์ของตัวเองสำหรับการคูณเมทริกซ์ ซึ่งอาจแตกต่างจาก `np.dot()` ของ NumPy

4. ความยืดหยุ่น:
- `np.dot()` มีความยืดหยุ่นมากกว่าในการจัดการอาร์เรย์ที่มีขนาดต่างกัน ในขณะที่การคูณเมทริกซ์ในไลบรารีอื่นอาจมีข้อกำหนดที่เข้มงวดมากขึ้นเกี่ยวกับรูปร่างอินพุต

5. แบบแผนการตั้งชื่อ:
- ชื่อ `np.dot()` อาจทำให้เข้าใจผิดได้ เนื่องจากชื่อนี้ดำเนินการทั้งการคูณดอทโปรดัคและเมทริกซ์ โดยขึ้นอยู่กับรูปร่างอินพุต
- ไลบรารีอื่นๆ อาจมีชื่อฟังก์ชันที่สื่อความหมายมากกว่า เช่น `matrix_multiply()` หรือ `matmul()` เพื่อแยกความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างดอทโปรดัคและการคูณเมทริกซ์

โดยสรุป แม้ว่าการดำเนินการทางคณิตศาสตร์พื้นฐานอาจคล้ายคลึงกัน แต่ฟังก์ชัน `np.dot()` ของ NumPy มอบการใช้งานดอทโปรดัคและการคูณเมทริกซ์ที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับไลบรารีอื่นๆ แต่รูปแบบการตั้งชื่ออาจทำให้เกิดความสับสน การแนะนำตัวดำเนินการ `@` ใน Python 3.5+ ช่วยให้การคูณเมทริกซ์ใช้งานง่ายยิ่งขึ้น

การอ้างอิง:
[1] https://stackoverflow.com/questions/34142485/difference-between-numpy-dot-and-python-3-5-matrix-multiplication
[2] https://www.w3resource.com/python-exercises/numpy/advanced-numpy-exercise-1.php
[3] https://mkang32.github.io/python/2020/08/30/numpy-matmul.html
[4] https://www.includehelp.com/python/difference-between-numpy-dot-and-inner-methods.aspx
[5] https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

มีสถานการณ์ใดบ้างที่ต้องการ np.dot มากกว่า @ หรือ np.matmul

ใช่ มีบางสถานการณ์ที่แนะนำให้ใช้ `np.dot` มากกว่า `@` หรือ `np.matmul` ต่อไปนี้เป็นบางกรณีที่ `np.dot` อาจเหมาะสมกว่า:

1. ความเข้ากันได้กับ Python เวอร์ชันเก่า: `np.dot` มีอยู่ใน NumPy ทุกเวอร์ชัน รวมถึงเวอร์ชันเก่าด้วย หากคุณต้องการรองรับ Python เวอร์ชันเก่า `np.dot` เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า

2. กรณีการใช้งานเฉพาะ: `np.dot` สามารถจัดการการดำเนินการบางอย่างที่ `@` และ `np.matmul` ไม่รองรับได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการดำเนินการดอทโปรดัคตามแกนใดแกนหนึ่ง `np.dot` จะสามารถจัดการสิ่งนี้ได้ง่ายขึ้น

3. ความสามารถในการอ่านและความชัดเจน: ในบางกรณี การใช้ `np.dot` จะทำให้โค้ดอ่านง่ายและเข้าใจง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้ dot product ในนิพจน์ที่ซับซ้อน การใช้ `np.dot` จะทำให้โค้ดกระชับและปฏิบัติตามได้ง่ายขึ้น

4. ประสิทธิภาพ: ในบางกรณี `np.dot` อาจเร็วกว่า `@` หรือ `np.matmul` เนื่องจากวิธีจัดการกับการดำเนินการบางอย่าง อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปนี่ไม่ใช่ข้อกังวลที่สำคัญ เว้นแต่ว่าคุณกำลังทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก

5. รหัสเดิม: หากคุณกำลังทำงานกับรหัสเดิมที่ใช้ `np.dot` อาจง่ายกว่าถ้าใช้ `np.dot` เพื่อรักษาความเข้ากันได้และหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับการอัพเกรดเป็น NumPy เวอร์ชันใหม่กว่า .

ต่อไปนี้เป็นบางสถานการณ์ที่อาจเลือกใช้ `np.dot` มากกว่า `@` หรือ `np.matmul`:

- ความเข้ากันได้กับ Python เวอร์ชันเก่า: หากคุณต้องการรองรับ Python เวอร์ชันเก่ากว่า `np.dot` เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า
- กรณีการใช้งานเฉพาะ: หากคุณต้องการดำเนินการดอทโปรดัคตามแกนใดแกนหนึ่ง `np.dot` จะสามารถจัดการสิ่งนี้ได้ง่ายขึ้น
- ความสามารถในการอ่านและความชัดเจน: ในบางกรณี การใช้ `np.dot` จะทำให้โค้ดอ่านง่ายและเข้าใจง่ายขึ้น
- ประสิทธิภาพ: ในบางกรณี `np.dot` อาจเร็วกว่า `@` หรือ `np.matmul` เนื่องจากวิธีจัดการการดำเนินการบางอย่าง
- รหัสเดิม: หากคุณกำลังทำงานกับรหัสเดิมที่ใช้ `np.dot` อาจง่ายกว่าหากใช้ `np.dot` เพื่อรักษาความเข้ากันได้และหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับการอัพเกรดเป็น NumPy เวอร์ชันใหม่กว่า

โดยสรุป แม้ว่า `@` และ `np.matmul` โดยทั่วไปจะมีประสิทธิภาพและอ่านง่ายกว่า แต่ก็มีบางสถานการณ์ที่ `np.dot` อาจจะเหมาะสมกว่า